时政类新闻过去给受众的印象往往是严肃刻板、乏善可陈。在这个信息爆炸的时代,注意力稀缺已是既定事实,人们在工作之余接触媒介时更喜欢轻松的娱乐类新闻或便利生活的咨询类报道,而部分受众始终认为时政类新闻缺乏趣味性,传播倾向性强,不愿主动阅读。数据新闻的出现及发展,为时政类新闻的优化和变革提供了一个突破口。一方面,数据能够增强受众信任度,另一方面,数据可视化将传统的时政类新闻变得有趣、易懂,引起受众的阅读兴趣。为了解时政类数据新闻制作过程中的经验和不足,笔者选择澎湃新闻“美数课”栏目作为研究对象,收集该栏目现有的153篇时政类数据新闻(发布日期为2016年1月1日-2019年12月30日)作为研究样本,采用内容分析法、案例分析法和话语分析法,以定量研究为主、定性研究为辅,尝试提出可行性建议。以澎湃新闻“美数课”栏目为例,时政类数据新闻目前存在以下局限。在宣传主题方面,议题分布集中,主题呈现方式乏味。议题分布虽然广泛,但却不均衡,过多关注政策法规类议题,对其他议题关注度较少;同类主题报道结构单一,在涉及党政领导的议题中,报道模式固化,容易使受众产生“套路感”。在数据应用方面,数据依赖性强,缺乏专业性挖掘、分析。通过量化分析发现,“美数课”栏目单一数据来源仍占绝对优势,过度依赖政府和其他媒体提供的数据;数据处理过程中偏重描述性数据分析,缺乏对数据的深度探索和挖掘。在可视化呈现方面,互动程度低,受众参与不充分。“美数课”栏目逾九成时政类数据新闻作品中不存在交互设计,仅有的数例交互作品交互程度偏低,交互方式雷同,缺乏形式创新。数据究竟如何助力时政类新闻发展?根据统计分析结果,笔者提出以下几点建议。一是在设置议程时考虑受众角色,甚至让公众成为新闻主角,从受众的自媒体中发掘素材;增强对隐性叙事方式的运用,拉近时政类新闻与受众的距离,消除时政类新闻刻板乏味的弊端。二是重视社交平台数据挖掘,配置机器学习,应用于时政类新闻中政策出台后的效果预估等;加强自有数据库建设,降低对外来数据的依赖程度,提升数据新闻制作的效率,增强用户黏性,创造经济效益。三是加强数据新闻故事性、游戏性互动设计,注重用户的情感体验,通过巧妙的界面设计,调动受众参与的主动性。本文对时政类数据新闻作品的研究,重点着墨于宣传主题和数据应用的研究,而且分析了可视化形式与数据之间的关系,这是以往学者在研究中很少提及的研究方向,同时弥补了学术界对数据新闻在时政这一主题下研究的缺失。此外,选择澎湃新闻的美数课栏目作为研究对象,从宣传主题、数据应用和可视化呈现三个方面,分析“美数课”栏目时政类数据新闻的生产过程,探索时政类新闻借助数据可视化得到改良的途径,以及数据新闻在时政类主题下的呈现方式,希望能够改良严肃新闻的生产制作方式,也希望对数据新闻实践者有所裨益。